Qualidade de Modelagem dos Dados de Um Minuto

A fórmula de cálculo da qualidade de modelagem é dada no artigo denominado O que Significa os Números no Relatório de Teste do Expert:

ModellingQuality = ((0.25*(StartGen-StartBar) + 
                     0.5 *(StartGenM1-StartGen) + 
                     0.9 *(HistoryTotal-StartGenM1)) / (HistoryTotal-StartBar))*100%;

onde:

• HistoryTotal - a quantidade total de barras no histórico;

• StartBar - o número da barra com a qual o teste foi iniciado. A modelagem começa em, pelo menos, pela barra 101 ou a barra correspondente com a data inicial dos limites do teste;

• StartGen - o número da barra com o qual a modelagem no tempo gráfico mais próximo foi iniciado;

• StartGenM1 - o número da barra com o qual a modelagem em minutos foi inicada;

em que:

• a distância entre o começo da modelagem das bases de dados para o período de tempo mais próximo e o começo da modelagem com os dados do tempo gráfico mais próximo tem um fator de ponderação de 0.25;

• a distância entre o começo da modelagem com os dados do período de tempo mais próximo e o começo da modelagem em minutos tem um fator de ponderação de 0.5;

• a distância entre o começo da modelagem em minutos e o fim dos dados do histórico tem um fator de ponderação de 0.9;

Dados modelados em tempos grãficos de um minuto são classificados com uma pontuação muito elevada: 90% de qualidade.

Seguindo o mesmo raciocínio, os dados modelados de um minuto não podem ser de qualidade inferior a 25% visto que os dados de um período menor não são usados ​​para a modelagem dos referidos dados. Para o terminal do cliente, simplesmente não há dados de um período menor, porém, há dados de tick. No entanto, os dados de tick não são armazenados no terminal do cliente por meios convencionais.

Em si mesmos, os dados de um minuto são os dados mais detalhados sobre o movimento do preço. E, usá-los, é possível modelar o movimento de preços dentro das barras de períodos maiores. Com isso, a discrepância entre o movimento de preço real e os ticks modelados não serão grandes devido à presença de pontos de referência de um minuto: Open, High, Low, Close. Estes pontos de referência formam a primeira aproximação da função de movimento dos preços (à aproximação de primeira ordem). Quanto maior for o valor do período modelado, maior será a existência de pontos de referência e mais exata será a modelagem. E vice-versa, quanto menor for o valor do período modelado, menor será a qualidade do modelo. Por exemplo, até 240 pontos de referência de um minuto pode ser utilizado para modelar uma barra de uma hora. Ao modelar uma barra de 5 minutos, a quantidade de pontos de referência cai para 20.

Como mencionamos anteriormente, existem apenas 4 pontos de referência para uma barra de um minuto para ser formada! É por isso que a classificação da qualidade de modelagem para as barras de um minuto não excede 25%. No entanto, se ela usa sinais recebidos a partir de dados de um período de tempo maior ao testar sobre o tempo gráfico de um minuto, os dados modelados devem, é claro, ser classificados de forma muito maior porque o movimento de preços dentro da barra de tempo é considerado maior do que a de um minuto.

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Nota: Estritamente falando, os dados modelados na base de um minuto devem vir dentro de definição de "modelagem na base de dados do histórico do período mais próximo" no cálculo da qualidade de modelagem de 5 minutos e, respectivamente, ser classificado em 0.5 e não 0.9. No entanto, decidimos não introduzir uma fórmula adicional e complicar o algoritmo de modelagem desta forma.